领域与视点无关的手部动作识别
计算机视觉与模式识别
2021-10-08 v3
摘要
手部动作识别是动作识别的一个特例，在人-机器人交互、虚拟现实或生活记录系统中有应用。构建能够用于此类异构动作领域的动作分类器非常具有挑战性。在给定应用中不同动作之间的差异非常细微，而跨领域（例如虚拟现实与生活记录）也存在巨大差异。本工作引入了一种新颖的基于骨架的手部运动表示模型来解决此问题。我们提出的框架与应用领域或相机记录视点无关。在单一领域上工作（领域内动作分类）时，我们的方法在知名手部动作识别基准上优于或类似于当前最先进（SOTA）方法。更重要的是，当对未训练过的动作领域和相机视角执行手部动作识别（跨领域动作分类）时，我们提出的框架取得了与领域内最先进方法相当的性能。这些实验展示了我们框架的鲁棒性与泛化能力。
引用
@article{arxiv.2103.02303,
title = {Domain and View-point Agnostic Hand Action Recognition},
author = {Alberto Sabater and Iñigo Alonso and Luis Montesano and Ana C. Murillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02303},
year = {2021}
}